akaze特征匹配怎么去掉不合适的点_SIFT特征点
SIFT特征点
图像特征点检测一直是研究的热点，从早期的harris角点检测开始，一直有很多人关注图像特征点的检测。最早人们关注图像中的角点，主要是因为角点能够代表图像中的一些特征。比如，通过检测两幅图像中的角点，可以实现图像匹配、分类等。
但是，早前的角点检测算法不具有放射不变性，即对于旋转、平移、缩放等图像的适应性不好。此外，光照不变性的性能也比较差。直到SIFT算法横空出世，很好的解决了这方面的问题。SIFT算法算是一个相对有点复杂的算法，对于初学者如果要完全弄懂，可能需要花一些时间。这里我简单介绍下该算法,有兴趣的可以重点研究一下。
Sift算法主要分为以下几个步骤：
(1)建立高斯金字塔，利用高斯差分进行图像极值点检测；
(2)去掉边界和对比度小的极值，拟合函数确定亚像素精度的极值，得到稳定的极值点；
(3)计算极值点16X16邻域范围内梯度直方图，将16X16范围分为16个4X4的像素块，每个块计算8个方向的梯度直方图，得到关键点的128维描述向量并归一化消除光照影响。
(4)图像进行匹配时，通过比较两图中的关键点128维向量的欧式距离找到匹配点。
图1 David Lowe和检测出来的SIFT特征点
英属哥伦比亚大学教授大卫·罗伊(DavidLowe)1999年提出SIFT算法，该算法具有光照不变性，放射不变性等特点。而且，找出来的特征点非常稳定。该算法专利属于英属哥伦比亚大学，在opencv3.0以后不能直接使用，需要自己编译opencv扩展库才能调用。但是该算法也有一个缺陷，就是计算速度太慢了，很难满足实时检测的要求，如果要提高速度，对硬件的要求比较高。
SIFT算法除了提出的特征点检测算法比较稳定之外，其实该算法的特征点描述算子也是相当优秀。SIFT的特征点描述算子采用128维的梯度方向向量来描述特征点，由于梯度本身就比较稳定，并且不受光照变化的影响。因此，采用该描述算子可以唯一的表达对应的特征点。2005年Navneet Dalal提出的HOG算法用于行人检测，其提出的HOG描述符应该也是受到SIFT算法的启发。下面以具体的opencv代码来实现SIFT特征点检测。代码上对关键代码进行了注释。要调用SIFT算子，必须自己编译opencv扩展库的源代码。
#include
#include
#include"opencv2/core.hpp"
#include"opencv2/core/utility.hpp"
#include"opencv2/highgui.hpp"
#include"opencv2/features2d.hpp"
#include
#include"opencv2/imgproc.hpp"
#include"opencv2/flann.hpp"
#include"opencv2/xfeatures2d.hpp"
usingnamespace cv;
usingnamespace std;
usingnamespace cv::xfeatures2d;
int main(intargc, char** argv)
{
Mat src1, src2;
src1 = imread("E:\\boat\\img1.pgm", 0);
src2 = imread("E:\\boat\\img2.pgm", 0);
namedWindow("src1", 0);
namedWindow("src2", 0);
imshow("src1", src1);
imshow("src2", src2);
vector<KeyPoint> keyPoint1,keyPoint2;
//创建SIFT变量，可以直接指定一些参数，也可以不指定，采用默认的参数
//Ptr sift = xfeatures2d::SIFT::create();
Ptr<Feature2D> sift =xfeatures2d::SIFT::create(500, 3);
//进行特征点检测
sift->detect(src1,keyPoint1);
sift->detect(src2,keyPoint2);
Mat result1, result2;
//将检测侧的特征点绘制在图像上
drawKeypoints(src1,keyPoint1, result1, Scalar(0, 255, 0), DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS);//画出特征点
namedWindow("src1特征点", 0);
imshow("src1特征点", result1);
//将检测侧的特征点绘制在图像上
drawKeypoints(src2,keyPoint2, result2, Scalar(0, 255, 0), DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS);//画出特征点
namedWindow("src2特征点", 0);
imshow("src2特征点", result2);
Mat descriptors_1,descriptors_2;
//计算图像上每个特征点的128维描述算子
sift->compute(src1,keyPoint1, descriptors_1);
sift->compute(src2,keyPoint2, descriptors_2);
BFMatcher matcher;
vector<DMatch> matches;
//两幅图像特征点匹配
matcher.match(descriptors_1,descriptors_2, matches);
Mat img_matches;
//绘制匹配结果
drawMatches(src1,keyPoint1, src2, keyPoint2, matches, img_matches, Scalar(0, 0, 255), Scalar(0, 0, 255));
namedWindow("match1", 0);
imshow("match1", img_matches);
//提取出最佳匹配结果
nth_element(matches.begin(),matches.begin() + 50, matches.end());
//剔除掉其余的匹配结果
matches.erase(matches.begin()+ 50, matches.end());
Mat img_matches2;
//绘制匹配结果
drawMatches(src1,keyPoint1, src2, keyPoint2, matches, img_matches2, Scalar(0, 0, 255), Scalar(0, 0, 255));
namedWindow("match2", 0);
imshow("match2", img_matches2);
waitKey(0);
return 0;
}
图2 原图
图3 特征点
图4 特征点匹配结果
图5提取出最佳匹配结果
上面的第二张图像相对于第一张图像，有一定的放射变换。但是，可以看出，SIFT算法能够很好的检测出两张图像中的特征点，并且得到很好的匹配结果。由于第一次检测出来的特征点比较多，可能存在有些特征点不匹配的情况。因此，可以过滤掉一些点，只保留最前面匹配结果最好的一些点来匹配。图5是取出的前面50个点匹配的结果。看得出来，SIFT算法还是相当优秀的。在最新的opencv5.0版本中，SIFT算法的专利已经过期了，所以将该算法放在了主仓库里面，可以直接调用，不用编译扩展库了。但是，由于扩展库里面还有其他很多优秀的算法，因此，要把opencv的功能发挥出来，还是要自己编译opencv以及扩展库的源代码。
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